Seneca Cybersecurity LLM X Qwen2.5 7B CyberSecurity Q8 0 GGUF

🚀 AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q8_0-GGUF

SenecaLLM是一个专注于网络安全领域的模型，经过近一个月（约100小时）的训练和微调。它使用了如1x4090、8x4090和3xH100等多种系统进行训练，旨在像网络安全专家一样思考，为你解答相关问题，并且经过微调以防止恶意使用。该模型不追求任何盈利，未来将在事件响应、威胁狩猎等多个网络安全领域进行专业化发展。

🚀 快速开始

模型信息

模型作者信息

此模型由Alican Kiraz进行微调。你可以通过以下链接关注作者：

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模型转换说明

本模型通过llama.cpp，利用ggml.ai的GGUF-my-repo空间，从AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity转换为GGUF格式。更多模型详情请参考原始模型卡片。

模型图片

📦 安装指南

使用brew安装llama.cpp（适用于Mac和Linux）

brew install llama.cpp

💻 使用示例

基础用法

使用CLI调用

llama-cli --hf-repo AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q8_0-GGUF --hf-file senecallm_x_qwen2.5-7b-cybersecurity-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

使用Server调用

llama-server --hf-repo AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q8_0-GGUF --hf-file senecallm_x_qwen2.5-7b-cybersecurity-q8_0.gguf -c 2048

高级用法

你也可以直接通过Llama.cpp仓库中列出的使用步骤来使用此模型：

步骤1：从GitHub克隆llama.cpp

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

步骤2：进入llama.cpp文件夹并使用LLAMA_CURL=1标志以及其他特定硬件标志进行编译（例如，在Linux上使用Nvidia GPU时使用LLAMA_CUDA=1）

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

步骤3：通过主二进制文件运行推理

./llama-cli --hf-repo AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q8_0-GGUF --hf-file senecallm_x_qwen2.5-7b-cybersecurity-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

或者

./llama-server --hf-repo AlicanKiraz0/SenecaLLM_x_Qwen2.5-7B-CyberSecurity-Q8_0-GGUF --hf-file senecallm_x_qwen2.5-7b-cybersecurity-q8_0.gguf -c 2048

✨ 主要特性

• 专注安全领域：经过专门训练和微调，专注于多个网络安全主题，能够像网络安全专家一样思考并解答问题。
• 防止恶意使用：经过微调以防止模型被用于恶意目的。
• 多系统训练：使用多种系统（如1x4090、8x4090和3xH100）进行训练，保证模型的性能。
• 未来专业化发展：未来将在事件响应、威胁狩猎等多个网络安全领域进行专业化发展。

📄 许可证

本模型使用MIT许可证。